谱峭度超全个人总结

共振解调超全个人总结[精.选]

共振解调共振解调技术是经过包络分析将淹没在背景噪声中的微弱信号提取出来，然后输出一个消除了振动信号干扰的信号，接着对该信号进行频谱分析，并且通过利用滚动轴承的故障特征频率进行分析，共振解调法是目前应用于实际的常用方法。

1.共振解调技术的原理及优点机械设备在工作的过程中，无论其工作状态的好坏，还是转子不平衡以及电机的振动所以采集的信号当中往往都会含有各种其他的振动信息，由轴承故障引发的冲击脉冲往往是幅值小、宽度窄的信号，这些冲击脉冲信号会被系统噪声所遮掩，直接对没有处理过的信号进行傅立叶变换是不能提取出正确的故障信息的。

因为小的故障冲击也有着很复杂的高频部分，它能够引起机械系统或者传感器的共振，由于共振的作用会让故障冲击信号得到放大。

对高频部分进行包络并且进行谱分析就可以得到频谱图，将其与故障特征频率进行分析对比就可以分析出故障的具体位置。

共振解调的过程如图1：图1 冲击信号的共振解调共振解调方法的特殊之处如下：(1)放大性：由于共振的效果会把微小的冲击故障信息放大。

(2)选择性：正常轴承不能引发共振解调，故障轴承才会激发共振解调。

(3)比例性：共振解调波的幅值大小与故障的冲击大小成比例。

(4)低频性：共振解调波的倍频及其各阶谐波都是低频的。

(5)对应性：任意一个故障产生的冲击都可以引起共振解调波。

(6)展宽性：原始的窄带的冲击脉冲经过共振作用后宽度增加了。

共振解调的过程如下：首先对采集到的信号进行傅里叶变换，然后利用传感器自身的谐振频率进行分析，对滤波后的信号进行包络，包络以后去除了高频部分，得到包络信号，再对改进的包络信号进一步进行低通滤波，最后对最终得到的信号进行傅立叶变换求其频谱图。

共振解调的原理及其过程可以用图2 来进行表述。

图2 共振解调的原理及其过程2. 共振解调技术的实现共振解调技术的实现有两种方法：一种方法是硬件共振解调，即通过硬件检波电路、硬件带通滤波器、硬件低通滤波器实现。

光谱分析个人工作总结

光谱分析个人工作总结时光荏苒，转眼间我在光谱分析领域已经工作了多年。

在这段时间里，我深刻地体会到了光谱分析技术在科学研究和实际应用中的重要性，也积累了丰富的实践经验和理论知识。

在此，我想对自己在光谱分析领域的工作进行一次总结，以期对今后的研究方向和重点工作有所启示。

一、光谱分析概述光谱分析是一种研究物质性质和结构的方法，通过对物质发射、吸收或散射光的光谱进行测量和分析，可以获得有关物质成分、结构、浓度等信息。

光谱分析技术在物理、化学、生物、材料、环境等多个领域都有广泛的应用，是现代科技发展不可或缺的技术手段。

二、光谱分析方法及发展趋势1. 光谱分析方法光谱分析方法主要包括紫外可见光谱、红外光谱、拉曼光谱、原子光谱、核磁共振光谱等。

各种光谱分析方法各有特点，适用于不同类型的物质和分析需求。

例如，紫外可见光谱适用于分子中含有共轭体系的物质，红外光谱适用于分子中含有特定官能团的物质，拉曼光谱适用于非线性光学材料等。

2. 发展趋势随着科学技术的不断发展，光谱分析技术也在不断创新和突破。

当前，光谱分析技术的发展趋势主要表现在以下几个方面：（1）高光谱分辨率：高光谱分辨率能够提高光谱分析的精确度，有助于识别和鉴定物质中的细微差别。

（2）快速光谱分析：快速光谱分析技术可以在短时间内获得大量光谱数据，提高分析效率。

（3）多光谱成像：多光谱成像技术可以同时获取样品的多光谱信息，有助于全面了解样品的性质和结构。

（4）光谱成像技术：光谱成像技术可以将光谱信息与空间信息相结合，实现对样品分布特征的深入研究。

（5）光谱数据处理与解析：随着计算机技术的发展，光谱数据处理与解析方法不断优化，可以有效提高光谱分析的准确性和可靠性。

三、工作经验与收获1. 工作经验在光谱分析领域的工作过程中，我主要参与了以下几个方面的工作：（1）光谱仪器的调试与维护：熟悉各种光谱仪器的工作原理，进行光谱仪器的安装、调试和维护，确保仪器正常运行。

（2）光谱数据采集与处理：根据实验需求，设计合适的光谱实验方案，进行光谱数据采集，并利用专业软件对光谱数据进行处理和分析。

基于谱峭度和最大相关峭度解卷积的滚动轴承复合故障特征分离方法

要方法 [4]。第一类方法的基本思想是在频域中利用峭度来寻
找出信号的共振频带对信号进行带通滤波。
Antoni[5_6]建立了谱峭度（ Spectral Kurtosis，SK)理论，
引入了基于短时傅里叶变换的谱峭度算法，并提出了基于 1/3—二叉树带通滤波器组的谱峭度的快速算法，
selected to carry outband-pas filtering to extract several fault signals. Secondly， the envelope demodulation metiiod was
used to analyze the extract vibrationsignals， complete
separate single fault feature. The effectiveness of the method was verified by the improved compound fault simulation
model. The analysis results of measured fault signals of rolling bearing show that the met!iod can realize accurate
在旋转机械中，滚动轴承是关键的机械零部件之一。不同种类的轴承故障可能会对机械系统产生严重的危害，准确检测轴承故障的存在和类型十分重要。工程实际中，轴承常常会出现多种故障并存的复合故障状态[1]。复合故障特征的准确识别与分离是旋转机械故障诊断的一大难题[2]。

共振解调超全个人总结

共振解调超全个人总结共振解调共振解调技术是经过包络分析将淹没在背景噪声中的微弱信号提取出来，然后输出一个消除了振动信号干扰的信号，接着对该信号进行频谱分析，并且通过利用滚动轴承的故障特征频率进行分析，共振解调法是目前应用于实际的常用方法。

1.共振解调技术的原理及优点机械设备在工作的过程中，无论其工作状态的好坏，还是转子不平衡以及电机的振动所以采集的信号当中往往都会含有各种其他的振动信息，由轴承故障引发的冲击脉冲往往是幅值小、宽度窄的信号，这些冲击脉冲信号会被系统噪声所遮掩，直接对没有处理过的信号进行傅立叶变换是不能提取出正确的故障信息的。

因为小的故障冲击也有着很复杂的高频部分，它能够引起机械系统或者传感器的共振，由于共振的作用会让故障冲击信号得到放大。

对高频部分进行包络并且进行谱分析就可以得到频谱图，将其与故障特征频率进行分析对比就可以分析出故障的具体位置。

共振解调的过程如图1：图1 冲击信号的共振解调共振解调方法的特殊之处如下：(1)放大性：由于共振的效果会把微小的冲击故障信息放大。

(2)选择性：正常轴承不能引发共振解调，故障轴承才会激发共振解调。

(3)比例性：共振解调波的幅值大小与故障的冲击大小成比例。

(4)低频性：共振解调波的倍频及其各阶谐波都是低频的。

(5)对应性：任意一个故障产生的冲击都可以引起共振解调波。

(6)展宽性：原始的窄带的冲击脉冲经过共振作用后宽度增加了。

共振解调的过程如下：首先对采集到的信号进行傅里叶变换，然后利用传感器自身的谐振频率进行分析，对滤波后的信号进行包络，包络以后去除了高频部分，得到包络信号，再对改进的包络信号进一步进行低通滤波，最后对最终得到的信号进行傅立叶变换求其频谱图。

共振解调的原理及其过程可以用图2 来进行表述。

图2 共振解调的原理及其过程2. 共振解调技术的实现共振解调技术的实现有两种方法：一种方法是硬件共振解调，即通过硬件检波电路、硬件带通滤波器、硬件低通滤波器实现。

光谱工程师个人工作总结

光谱工程师个人工作总结一、前言时光荏苒，岁月如梭。

转眼间，一年又即将过去，站在新的起点上，我怀着激动和感慨的心情，对过去一年的工作进行总结和反思。

作为一名光谱工程师，我深知自己肩负着重要的责任，承载着公司的期望。

在这里，我要感谢公司给予我的机会和平台，让我不断成长和进步。

二、工作内容1. 光谱仪器的研发与改进过去的一年里，我积极参与了公司光谱仪器的研发工作。

在团队的努力下，我们成功研发了一款具有国际竞争力的光谱仪器，并完成了多次改进，提高了产品的稳定性和性能。

在此过程中，我深入了解了光谱仪器的工作原理，熟练掌握了相关软件和硬件的使用方法，为产品的研发和改进做出了贡献。

2. 光谱数据分析作为光谱工程师，我负责对光谱数据进行分析和处理。

在过去的一年里，我参与了多个项目的光谱数据分析工作，为客户提供了准确、可靠的数据。

在分析过程中，我熟练运用了多种光谱分析方法，如曲线拟合、基线校正、特征峰识别等，确保了分析结果的准确性。

同时，我还与客户保持良好的沟通，为他们提供了专业的技术支持和解决方案。

3. 技术支持与培训作为一名光谱工程师，我深知技术支持的重要性。

在过去的一年里，我为多个客户提供了现场和远程技术支持，解决了他们在使用光谱仪器过程中遇到的问题。

此外，我还参与了公司组织的多次培训活动，向客户介绍了光谱仪器的基本原理、操作方法和维护技巧，提高了客户的使用水平。

4. 团队协作与沟通在工作中，我注重与团队成员的协作和沟通。

在过去的一年里，我与团队成员共同完成了多项任务，取得了良好的成绩。

在协作过程中，我积极参与讨论，贡献自己的意见和建议，为团队的发展做出了贡献。

同时，我还与公司其他部门保持良好的沟通，为公司的发展出谋划策。

三、工作收获1. 专业技能的提升在过去的一年里，我通过实际工作和学习，不断提升自己的专业技能。

掌握了光谱仪器的基本原理、操作方法和维护技巧，提高了光谱数据分析的准确性。

同时，我还学会了与其他工程师协作，共同解决问题。

清华牛人的ABAQUS总结[5篇模版]

清华牛人的ABAQUS总结[5篇模版]第一篇：清华牛人的ABAQUS总结准确的说，应该是谈谈我对发在这里的帖子质量的看法。

因为专业的原因，我对有限元及其软件是有很深感情的。

又因为一直对清华深有好感，可惜因为一些原因最终没有来清华深造，所以比较关注清华的BBS。

写这篇文章要耗费我差不多一个完整的下午，但是我愿意。

我知道学有限元其实不是一件容易的事情，我把我的想法说出来，希望对初学者有所裨益。

坦率的说，我认为这里有限元板块的质量是不高的。

之所以如此，是因为在这里很多人问的问题是太简单而且对自己不负责任的。

这不是版主的错，是因为我们许多人还没有养成良好的专业素养和严谨的精神。

请不要轻易的否认我的这个评价，好吗？至少，现在请不要。

就是对我的话不屑一顾，也应该是在看完我的话之后吧。

我用我的思维方式来说话，并不是每一个人都会习惯，请见谅！我还要声明的是，我本人的水平一般般，自己也对自己有很多的不满，所以在这里说的很可能很幼稚或者有错误。

请大家指教！我们应该有一个良好的讨论气氛。

有限元对许多工科的人而言，其必要性和重要性不言而喻。

问题在于，应该怎样的学习它呢？学习它，至少不用它到处害人也害己的话，我觉得至少要在下面四个方面有些基本知识：1、有限元基本理论及其求解基本步骤（数学基础）；2、有限元专业英语（英语基础）；3、你自己所属专业的东东（专业基础）；4、几何造型及拓扑学知识（建模基础）。

这个排序是由重到轻的。

接下来，我首先说一说上面四个方面的意义和作用；之后谈一下为什么我认为在这里问的相当一部分问题是太简单而且对自己不负责任的。

1、做专业就要有做专业的样子。

咱们理工科的学生，没有辛苦的付出是不可能有真正收获的。

收获和付出在这里成正比。

常常有人觉得有限元的软件很难，不好学，不好用，很多东西搞不懂，一提就头痛。

其实这里面相当的一部分是有限元基本理论可以解决的问题，而不是软件的设计思想不好。

现在的商用有限元软件，比如我用过的abaqus，ansys，adina以及algor，应该说它们的界面已经很友好了，包括帮助文档等等都不错。

经验快速谱峭度及其在滚动轴承故障诊断中的应用

经验快速谱峭度及其在滚动轴承故障诊断中的应用作者：张坤胥永刚马朝永张浩盛志鹏来源：《振动工程学报》2020年第03期摘要：快速譜峭度（Fast Kurtogram，FK）通过构造有限冲击响应滤波器从频谱上将信号二分或三分为几个不同频带的分量后，判断每个分量的谱峭度大小以提取调制信息。

该方法运算速度很快，但有时包含故障信息的频段无法被均分的谱峭度图容纳，甚至可能导致提取出的分量中无法检测到明显的故障信息。

提出一种新的频谱边界划分方法用以优化快速谱峭度，并称之为经验快速谱峭度（Empirical Fast Kurtogram，EFK）。

首先，将信号频谱的傅里叶变换函数中代表频谱趋势的成分提取出来，并搜索其极小值点序列;然后，以极小值点在频谱中的位置作为频谱划分的边界，采用Meyer小波构造滤波器并重构信号分量以求取峭度;最终，构造出一种新的快速谱峭度图，选择谱峭度最大的频段提取故障信息。

该方法依据信号频谱的趋势划分边界可以有效地避免由于均分频谱导致的不合理现象，模拟信号及滚动轴承内圈、外圈故障信号证明了该方法的有效性。

关键词：故障诊断;滚动轴承;快速谱峭度;经验快速谱峭度;频谱趋势中图分类号：TH165+。

3;TH133.33文献标志码：A 文章编号：1004-4523（2020）03-0636-07DOI：10.16385/ki.issn.1004-4523.2020.03.024引言机械自动化在现代工业体系中占据主体地位，机械零部件运行状态的实时监控越来越重要。

作为旋转机械中必不可少且易损的零件之一的滚动轴承得到了深入的研究和广泛的应用。

一个健康的轴承是设备正常运转的基础，而容易损坏并出现故障的轴承也是导致设备运行失效最大的隐患之一。

因此，实现简单、高效、实时地监测轴承状态并诊断故障非常必要。

旋转机械出现故障时由于故障位置变形会导致重复碰撞而产生周期性冲击，提取信号中包含的冲击分量，可以提高故障诊断的速度和准确率。

基于谱峭度和多元经验模式分解的机械故障诊断

（￣）ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＭｅｃｈｉｎｉｃａｌａｎｄＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｉｒｎｇ，ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＪｉａｏｇｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００７４，ＣＨＮ）
ｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙｏｆｓｐｅｃｔｒｌａｋｕｒｔｏｓｉｓｆｏｒｎｏｎ— ｓｔａｔｉｏｎａｒｙｃｏｍｐｏｎｅｎｔ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ＭＥＭＤｉｓｐｅｒ－
ｐｏｓｅｄｆｏｒｍｅｃｈａｎｉｃｌａｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ａｓｅｔｏｆａｄａｐｔｉｖｅｂａｎｄｐａｓｓｉｌｆｔｅｒｓａｒｅｄｅｓｉｎｅｇｄｔｏｆｉｌｔｅｒｔｈｅ
基于谱峭度和多元经验模式分解的机械故障诊断术
张兵① 于淑静① 董绍江②
（ ①连云港职业技术学院机电工程学院，江苏连云港２２２００６； ②重庆交通大学机电工程学院，重庆４０００７４）
摘要：研究基于谱峭度和多元经验模式分解（ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅｅｍｐｉｒｉｃａｌｍｏｄｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，ＭＥＭＤ）的机械故障诊断模型，首先依据谱峭度指标对非平稳信号成分的敏感性构建自适应带通滤波器组对原

光谱分析员个人工作总结范文

光谱分析员个人工作总结范文时光荏苒，岁月如梭。

转眼间，一年的工作时间已接近尾声。

在这一年的时间里，我在公司领导和同事们的帮助下，充分发挥自己的专业特长，不断提高个人综合素质，为公司的发展做出了自己的贡献。

现将个人工作总结如下：一、思想政治方面作为一名光谱分析员，我始终认真贯彻党的基本路线方针政策，积极参加公司组织的各项政治理论学习，遵纪守法，严以律己，以一名优秀员工的标准要求自己。

我始终坚持“以客户为中心，以质量为根本”的工作原则，立足本职岗位，努力提高光谱分析的准确性和可靠性。

二、业务技能方面作为一名光谱分析员，我深知业务技能的重要性。

因此，我一直在努力提高自己的业务水平。

在过去的一年里，我参加了多次公司组织的培训，学习了新的光谱分析技术，掌握了最新的光谱分析方法。

同时，我还通过阅读专业书籍、查阅文献等方式，不断丰富自己的专业知识，提高自己的业务素养。

三、工作态度方面我始终保持着积极的工作态度，对待工作认真负责，对待客户热情耐心。

在工作中，我始终坚持以客户为中心，积极主动地为客户解决问题，提供优质的服务。

同时，我还注重与同事们的团队合作，互相学习，共同进步。

四、工作成果方面在过去的一年里，我共完成了XXX个样品的光谱分析工作，分析结果准确可靠，得到了客户的好评。

同时，我还参与了XXX项科研项目的光谱分析工作，为项目的顺利进行提供了有力的支持。

在工作中，我积极探索新的光谱分析方法，为公司的发展做出了贡献。

五、不足与改进方面回顾过去的一年，我深知自己还存在诸多不足。

例如，光谱分析的速度和效率还有待提高，对新设备的使用还不够熟练， etc.针对这些不足，我将在今后的工作中，加强学习，提高自己的业务水平，努力提高工作效率，为公司的发展贡献自己的力量。

总结：过去的一年，我在公司领导和同事们的帮助下，取得了一定的成绩。

但同时，我也深知自己还存在诸多不足。

在新的一年里，我将以更加饱满的热情，更加敬业的精神，努力提高自己的业务水平，为公司的发展做出更大的贡献。

多普勒年终个人总结

多普勒年终个人总结前言在刚刚过去的一年中，我有幸成为多普勒公司的一员，与优秀的团队一起工作并成长。

在这里，我在技术、沟通、团队合作等各个方面都有了一定的提升。

回顾过去的一年，我意识到我取得了一些进步，并从中得到了宝贵的经验和教训。

下面是我对过去一年的个人总结。

技术能力作为一个技术岗位的员工，我的技术能力是我专业发展的重要基石。

在过去一年中，我致力于学习和提升自己的技术能力。

我主要专注于深入研究和学习最新的前端技术和框架，例如React和Vue等。

通过参加培训和与同事们的分享交流，我不断加深对这些技术的理解和应用。

除了技术研究外，我也积极参与了项目的开发和维护工作。

我努力保持代码的质量和可维护性，同时也注重与其他团队成员的合作和协调。

通过和项目经理、设计师等其他角色的有效沟通，我成功地完成了一些重要任务，并取得了令我骄傲的成果。

沟通能力一个好的团队需要成员之间的良好沟通和协作。

在过去一年中，我认识到沟通能力对于我的个人发展至关重要。

我积极主动地在团队中参与讨论，分享自己的观点和对问题的解决方案。

我也尽量倾听他人的意见，并提出建设性的反馈。

通过这样的互动，我能更好地理解团队的目标和项目需求，并为团队做出更多的贡献。

在沟通方面，我也尝试了一些新的技巧和方法。

例如，我主动寻求反馈，向同事们请求对我的工作和表现的评价。

我也利用工具和技术，例如每周总结邮件和团队会议，来确保信息的传递和共享。

通过这些努力，我相信我在沟通能力方面取得了一些进步，并将持续努力提高。

团队合作团队合作是多普勒公司文化的核心。

作为一个团队的一员，我明白只有通过良好的团队合作才能更好地实现团队的目标。

在过去一年中，我积极参与了团队的合作和共同努力。

我努力与团队其他成员建立良好的关系，尊重和倾听他们的意见。

我也愿意主动承担责任，与团队一起解决问题，并在团队需要帮助时提供支持。

通过这样的努力，我与团队建立了互信和协作的关系。

我们一起克服了困难，完成了一些复杂的任务，并取得了较好的业绩。

光谱检验员个人工作总结

一、前言时光荏苒，转眼间我在公司担任光谱检验员已经过去了一段时间。

在此期间，我在领导的关心和同事的帮助下，不断学习、进步，现将我的工作总结如下：二、工作内容1. 根据公司生产需求，对原材料、半成品和成品进行光谱分析检测，确保产品质量符合国家标准。

2. 负责光谱仪器的维护、保养和调试，确保仪器正常运行。

3. 指导和培训新员工，提高团队整体技术水平。

4. 参与制定光谱检测标准，优化检测流程。

5. 跟踪行业动态，学习新技术，提升个人能力。

三、工作成果1. 通过光谱分析检测，发现并纠正了多起原材料和成品质量问题，为生产部门提供了有力保障。

2. 优化了光谱检测流程，提高了检测效率，降低了检测成本。

3. 指导新员工，使他们迅速熟悉工作，提高了团队整体技术水平。

4. 主动学习新技术，为部门引入了多项光谱检测新技术，提升了检测水平。

5. 参与制定光谱检测标准，使检测工作更加规范化、标准化。

四、不足与改进1. 在光谱分析检测过程中，发现部分数据存在误差，需进一步优化检测方法和仪器校准。

2. 光谱仪器维护保养工作较为繁琐，需提高工作效率。

3. 部分新员工对光谱检测知识掌握不够扎实，需加强培训和指导。

针对以上不足，我将采取以下措施进行改进：1. 优化光谱分析检测方法，提高数据准确性。

2. 合理安排时间，提高光谱仪器维护保养效率。

3. 加强对新员工的培训和指导，提高团队整体技术水平。

五、展望在今后的工作中，我将继续努力，不断提高自己的专业素养和团队协作能力，为公司的发展贡献自己的力量。

具体计划如下：1. 深入学习光谱检测新技术，提升个人能力。

2. 加强与同事的沟通交流，提高团队协作效率。

3. 优化光谱检测流程，提高检测效率。

4. 积极参与部门活动，为部门发展建言献策。

总之，在接下来的工作中，我将以更加饱满的热情投入到光谱检验员这个岗位上，为公司的发展贡献自己的一份力量。

python 自适应谱峭度滤波器设计

Python自适应谱峭度滤波器设计近年来，随着数字信号处理和通信技术的不断发展，自适应滤波器设计成为了研究的热门领域之一。

在信号处理中，滤波器是至关重要的，它能够帮助我们去除噪声、增强信号，从而得到更清晰、更有用的信息。

而谱峭度滤波器作为一种自适应滤波器，在信号处理领域中也有着重要的应用。

Python作为一种强大的编程语言，为我们提供了丰富的工具和库来进行信号处理和滤波器设计。

在本文中，我们将重点探讨Python中自适应谱峭度滤波器的设计，包括其原理、方法和实现步骤，并结合个人理解对该主题进行深入探讨。

一、自适应谱峭度滤波器简介自适应谱峭度滤波器是一种基于信号的谱峭度进行自适应调整的滤波器。

谱峭度是信号的频率成分随频率变化的幅度，它能够反映信号的频率特性。

自适应谱峭度滤波器的设计思想是根据信号频率成分的变化情况来动态调整滤波器参数，从而实现对不同频率成分的自适应处理。

二、自适应谱峭度滤波器设计原理自适应谱峭度滤波器的设计原理主要包括：信号频率成分估计、谱峭度计算、滤波器参数调整等步骤。

需要对信号的频率成分进行估计，可以采用FFT等算法来实现。

利用估计得到的频率成分信息计算信号的谱峭度，并根据谱峭度的变化情况来调整滤波器的参数，实现对不同频率成分的自适应处理。

三、自适应谱峭度滤波器设计方法在Python中，我们可以利用NumPy、SciPy等库来实现自适应谱峭度滤波器的设计。

可以使用NumPy进行信号的频率成分估计，得到频率成分信息。

利用SciPy等库来计算信号的谱峭度，并根据谱峭度的变化情况来动态调整滤波器参数。

将调整后的参数应用到滤波器中，实现对信号的自适应处理。

四、个人观点和理解在我看来，自适应谱峭度滤波器设计是一项非常有意义的工作。

它利用了信号频率成分的特性，实现了对不同频率成分的自适应处理，能够更好地适应信号的特点，提高了滤波器的效果和性能。

在Python的支持下，我们能够更方便地实现自适应谱峭度滤波器的设计，并且可以根据具体的应用需求来进行灵活的调整和优化。

物理学研究员年终总结科研探索的突破与困难

物理学研究员年终总结科研探索的突破与困难物理学研究员年终总结：科研探索的突破与困难过去的一年，作为一名物理学研究员，我经历了许多科研探索的挑战与突破。

在持续努力和团队合作的帮助下，我取得了一些重要的研究成果。

然而，也不可避免地遇到了一些困难和挑战。

以下是我对这些科研探索的总结与思考。

一、科研突破在科研工作中，我们不断追求突破，希望能够对某个特定问题做出贡献。

在过去的一年中，我与我的团队致力于研究xxxx。

通过充分的调研和实验验证，我们发现了xxxx的潜在机制，并提出了一种新的解释。

这一突破性的发现在相关领域产生了广泛的影响，并引起了同行的关注。

在此次突破中，我主要采用了xxxx方法。

首先，我进行了大量的文献研究，对该领域的现有研究成果进行了全面的了解。

接着，我通过设计实验并收集数据来验证我的猜想。

在实验过程中，我遇到了许多困难和挑战，但通过不断的调整实验方案和方法，最终获得了具有可靠性和重复性的结果。

这一科研突破的成功离不开团队的支持和协作。

团队成员之间的密切合作和信息共享使得我们能够共同攻克问题，充分发挥每个人的优势。

同时，与其他研究组织和学术机构的合作交流也为我们提供了更多的研究资源和平台。

二、科研困难科研之路上，困难和挑战时刻伴随着我们。

在寻求突破的过程中，我也遇到了一些困难。

首先，科研项目的经费和资源是我们面临的一大难题。

由于资金限制，我们在实验设计和设备购买上遇到了困难。

这给我们的研究进展带来了一定的限制。

然而，我们通过与其他研究组织的合作和申请科研项目等方式，克服了这些困难，确保了项目的顺利进行。

此外，在科研过程中，碰到一些实验结果与预期不符的情况也是常有的事情。

这时候，我们需要冷静分析，找出原因并尝试解决问题。

通过与团队成员的讨论和学术交流，我逐渐理解到，这些“困难”实际上是科研过程中的宝贵经验与教训，能够帮助我们更好地改进研究方法和提升实验技术。

三、总结与展望通过过去一年的科研探索，我对科研工作的重要性和挑战有了更深刻的认识。

红外谱图分析方法总结

红外谱图分析方法总结红外谱图分析方法总结（1）首先依据谱图推出化合物碳架类型：根据分子式计算不饱和度，公式：不饱和度＝F+1+(T-O)/2其中：F：化合价为4价的原子个数（主要是C原子），T：化合价为3价的原子个数（主要是N原子），O：化合价为1价的原子个数（主要是H原子），例如：比如苯：C6H6，不饱和度＝6+1+（0-6）/2＝4，3个双键加一个环，正好为4个不饱和度；（2）分析3300-2800cm-1区域C-H伸缩振动吸收；以3000cm-1为界:高于3000cm-1为不饱和碳C-H伸缩振动吸收，有可能为烯、炔、芳香化合物,而低于3000cm-1一般为饱和C-H伸缩振动吸收；（3）若在稍高于3000cm-1有吸收,则应在2250-1450cm-1频区，分析不饱和碳碳键的伸缩振动吸收特征峰，其中：炔2200-2100cm-1、烯1680-1640cm-1、芳环1600,1580,1500,1450cm-1。

若已确定为烯或芳香化合物，则应进一步解析指纹区，即1000-650cm-1的频区,以确定取代基个数和位置（顺反，邻、间、对）；（4）碳骨架类型确定后,再依据其他官能团,如C=O,O-H,C-N等特征吸收来判定化合物的官能团；（5）解析时应注意把描述各官能团的相关峰联系起来，以准确判定官能团的存在,如2820，2720和1750-1700cm-1的三个峰，说明醛基的存在。

至此，分析基本搞定，剩下的就是背一些常见常用的健值了！1.烷烃：C-H伸缩振动（3000-2850cm-1）C-H弯曲振动（1465-1340cm-1）一般饱和烃C-H伸缩均在3000cm-1以下，接近3000cm-1的频率吸收。

2.烯烃：烯烃C-H伸缩（3100-3010cm-1）C=C伸缩(1675-1640cm-1)烯烃C-H面外弯曲振动（1000-675cm1）。

3.炔烃：伸缩振动（2250-2100cm-1）炔烃C-H伸缩振动（3300cm-1附近）。

基于谱峭度及原子分解的滚动轴承故障诊断方法研究

基于谱峭度及原子分解的滚动轴承故障诊断方法研究滚动轴承是最为广泛应用的旋转机械通用零部件之一，其工作状态的优劣直接关系到整台机组乃至整条生产线的生产质量和安全，因此，滚动轴承故障诊断技术的研究具有十分重要的意义。

特征提取是故障诊断技术的关键环节，本文针对滚动轴承故障特征提取现有方法的不足，深入研究了谱峭度及原子分解两种有效的故障特征提取方法：(1)谱峭度为经典滚动轴承共振解调方法提供了有效的自适应频带选择工具，然而，双参数同时精确定位的短时傅利叶变换谱峭度方法由于其巨大的计算量限制了实用性，而固定带宽的单参数定位Protrugram方法失去了带宽自适应性。

本文根据滚动轴承故障振动信号的调幅特性，提出包络定位FFT谱峭度方法，分步实现了中心频率与带宽的定位，解决了计算量与自适应性之间的矛盾。

通过三种滚动轴承故障诊断方法的对比研究，验证了新方法的有效性、自适应性以及实用性。

(2)有限冲击响应（FIR）滤波器快速谱峭度方法提供了快速定位带宽与中心频度的近似方法，但由于其滤波器建立在傅利叶变换基础上，对非平稳信号特征提取具有局限性。

本文提出小波包滤波器组快速谱峭度方法，并根据滚动轴承故障信息分布频带广泛的特点，利用同步平均降噪原理，提出将指定同一分解层的部分或者全部子带包络谱的累积包络谱方法，有效增强了轴承有用信息，提高了对滚动轴承故障特征的识别能力。

(3)同一类特征原子组成的字典难以适应实际信号由多种物理现象混合而成的复杂性，使得信号分解结果稀疏度不足、物理解释困难。

本文根据滚动轴承振动信号特征，构造由余弦包（CP）原子与小波包原子（WP）组成的混合字典，并提出快速CPWP混合原子分解匹配追踪算法，提高了分解结果的稀疏性，增强了物理解释性。

通过对滚动轴承的故障诊断，表明CPWP混合原子分解能够有效提取到冲击成分与载波成分，全面反映了滚动轴承故障特征。

(4)构造与实际复杂变化信号一致的参数化原子具有很大的困难。

基于子频带谱峭度平均的快速谱峭度图算法改进

基于子频带谱峭度平均的快速谱峭度图算法改进代士超;郭瑜;伍星;那靖【期刊名称】《振动与冲击》【年(卷),期】2015(000)007【摘要】快速谱峭度图（Fast Kurtogram）算法具有能自适应选取共振解调频带并实现包络解调提取的优点，在滚动轴承包络分析中有广阔的应用前景，但其在实际应用中，若被采集信号中包含有较高峰值的脉冲干扰时，将可能导致谱峭度图的自适应共振带确定失效，最终导致无法获得包含有效滚动轴承的故障特征信息的包络信号。

为解决快速谱峭度图算法的上述不稳定问题，本文提出了一种基于子频带谱峭度平均的改进快速谱峭度图算法，其可有效消除或削弱脉冲干扰成分对谱峭度图结果的影响，提高了共振解调频带确定的鲁棒性，实现了基于快速谱峭度图算法的滚动轴承故障特征准确提取。

仿真和试验结果验证了本方法的有效性。

【总页数】6页(P98-102,108)【作者】代士超;郭瑜;伍星;那靖【作者单位】昆明理工大学机电工程学院，昆明 650500;昆明理工大学机电工程学院，昆明 650500;昆明理工大学机电工程学院，昆明 650500;昆明理工大学机电工程学院，昆明 650500【正文语种】中文【中图分类】TH133.33【相关文献】1.基于包络谱带通峭度的改进谱峭度方法及在轴承诊断中的应用 [J], 张龙;毛志德;杨世锡;李兴林2.基于快速谱峭度和1.5维谱的齿轮箱故障诊断 [J], 朱雨亮; 关丽坤3.CEEMDAN辅助快速谱峭度图算法的轴承故障诊断 [J], 吉南阳; 王丽君4.基于改进变分模态分解和快速谱峭度图的滚动轴承检测方法 [J], 何凯; 廖玉松; 胡斌; 谭邦俊5.联合快速峭度图与变带宽包络谱峭度图的轮对轴承复合故障检测研究 [J], 沈健; 李凤林因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

谱峭度超全个人总结

谱峭度1. 谱峭度及其应用在滚动轴承的状态监测以及故障诊断中经常会用到峭度。

以前人们没有考虑到对故障信息第一步进行滤波操作再利用峭度可以获得更准确的结论。

Dwyer 由1983 年第一次提出了谱峭度的含义，谱峭度对信号中瞬态成分十分敏感，但是由于谱峭度的复杂性在当时并没有得到大多数人的认可。

Antoni 于2006 年提出了谱峭度的确切含义，他把谱峭度做了详细的介绍指出了谱峭度的定义、算法及其应用条件，自此以后国内外普遍应用谱峭度的方法进行状态监测与故障诊断。

1.1谱峭度定义对于非平稳信号的 Wold-Cramer 分解，Y(t)是系统响应，X (t)为信号，则Y(t)的表达式为： 2()(,;)()fjt Y t e H t f dX f πω+∞-∞=⎰ （1）式中，(,;)H t f ω为系统的时变传递函数。

它是随着时间t 变化的，可以把它当成信号Y (t )的复包络。

2(,)nY S t f 为信号Y (t )的2n 阶瞬时矩，它的公式是这样的： }{2222(,)(,)()/()(,)n n nY nX S t f E H t f dX f df dX f S t f = （2）式中，2(,)nY S t f 为2n 阶瞬时矩； E 为期望操作符。

定义Y (t )的2n 阶谱矩2(,)nY S t f 的表达式如下：}{22()(,)nY nY S f E S t f （3）四阶谱累积量4()Y C f 的表达式如下：2442()()2()Y Y Y C f S f S f =- 0f ≠ （4）因此谱峭度可以定义为：442222()()()2()()Y Y Y Y YC f S f K f S f S f =- (5) 谱峭度的计算方法有很多如：短时傅立叶变换(STFT)计算、利用连续小波变换、以及基于滤波带的快速谱峭度计算等。

1.2基于短时傅立叶变换(STFT)的计算信号x (t )的短时傅立叶可用如下公式表示：2(,)()()j fn STFT t f x n w n t e π∞--∞=-∑ （6）式中，w (n )为长度为N w 的窗函数。

基于多尺度谱峭度图的遥测振动信号异常检测

基于多尺度谱峭度图的遥测振动信号异常检测刘学;玄志武;梁红【摘要】针对遥测振动信号频域成分复杂、非平稳非线性和强噪声特性,提出一种基于多尺度谱峭度图的遥测振动信号异常检测方法.首先对采集到的信号进行零漂修正和趋势项消除,然后利用自适应分解方法对信号进行自适应多尺度分解,依据谱峭度筛选出异常频率所在频带的分量;接下来利用筛选出的分量做时频分布,对时频分布进行多尺度划分,计算相应尺度频段内的谱峭度值并画出谱峭度图,依据峭度最大原则选取滤波频段;最后利用CZT变换对滤波后的信号进行频谱细化,进而获得振动信号的异常频率.仿真和实测数据验证了该方法的有效性.【期刊名称】《弹箭与制导学报》【年(卷),期】2015(035)005【总页数】4页(P187-190)【关键词】遥测振动信号;LMD分解;谱峭度;时频分布;CZT变换【作者】刘学;玄志武;梁红【作者单位】91550部队,辽宁大连116000;91550部队,辽宁大连116000;91550部队,辽宁大连116000【正文语种】中文【中图分类】TN911.7遥测振动信号为典型的非平稳信号，频域成分异常复杂，叠加大量的高频、低频和冲击噪声，且当飞行器在飞行过程中发生异常或故障，振动信号中还将夹杂着各阶次的瞬态谐波分量，而该瞬时频率通常即为振动信号的异常特征频率，如何获取该特征频率是异常检测的关键。

目前的异常检测主要采用包络解调技术，但该方法在解调过程中，滤波参数需要通过历史经验进行设置［1-2］，这难免会受人为因素的干扰而影响分析结果的准确性。

采用经验模态分解［3-4］(empirical mode decomposition，EMD)和局部均值分解［5-6］(local mean decomposition，LMD)方法可以自动地将多分量信号分解为若干个分量，然后选择合适的分量进行分析［3］，。

但频域成分异常复杂以及大量噪声的存在使得自适应分解方法产生严重的模态混叠现象，很难分解出纯净的单分量信号。

python 谱峭度滤波

python 谱峭度滤波谱峭度（Spectral Kurtosis）是信号的频谱形状的度量，通常用于分析信号的非高斯性质。

在Python中，你可以使用科学计算库如NumPy和SciPy 来计算谱峭度，并结合滤波技术实现谱峭度滤波。

以下是一个简单的示例代码，演示如何使用Python计算信号的谱峭度并进行滤波。

在这里，我们使用了Fast Fourier Transform（FFT）来获取信号的频谱，然后计算谱峭度。

import numpy as npfrom scipy.fftpack import fftimport matplotlib.pyplot as pltdef spectral_kurtosis(signal):# 计算信号的FFTspectrum = np.abs(fft(signal))# 计算频谱的均值和方差mean_spec = np.mean(spectrum)var_spec = np.var(spectrum)# 计算谱峭度sk = (np.mean(spectrum**4) / (var_spec**2)) - 3return skdef spectral_kurtosis_filter(signal, threshold):sk_values = []filtered_signal = []for i in range(len(signal)):sk = spectral_kurtosis(signal[i:i+100]) # 使用100个点的窗口计算谱峭度sk_values.append(sk)if sk < threshold:filtered_signal.append(signal[i])else:filtered_signal.append(0) # 设置为0或其他值，表示进行滤波return np.array(filtered_signal), np.array(sk_values)# 生成示例信号fs = 1000 # 采样频率t = np.arange(0, 1, 1/fs) # 时间范围为1秒f1, f2 = 50, 200signal = np.sin(2 * np.pi * f1 * t) + np.sin(2 * np.pi * f2 * t)# 设置谱峭度滤波的阈值threshold_value = 2# 进行谱峭度滤波filtered_signal, sk_values = spectral_kurtosis_filter(signal, threshold_value)# 绘制信号和滤波后的信号plt.figure(figsize=(10, 6))plt.subplot(2, 1, 1)plt.plot(t, signal, label='Original Signal')plt.title('Original Signal')plt.subplot(2, 1, 2)plt.plot(t, filtered_signal, label='Filtered Signal')plt.title('Spectral Kurtosis Filtered Signal (Threshold ={})'.format(threshold_value))plt.show()这个示例代码使用了一个简单的正弦波信号，并计算了信号的谱峭度。

频谱分析心得体会

频谱分析心得体会第一篇：频谱分析心得体会频谱分析心得体会通过三周的学习，我才发现自己的知识差之甚远。

在学校学的知识远远不够。

从参加工作六年以来，我在班组倒班中所学的钳工知识只是一些浮浅的。

要做好自己的工作，还得要更加马不停蹄的学习。

车间认识到频谱分析这门技术在工作上的重要性，给予我们这次学习频谱分析的机会。

虽然每天都觉得有点疲惫，但是一想到车间在人员紧张的情况下还派专人给我们讲解，在这般难得的机会下，我的疲惫算什么？并且给我们讲解的居然还是自己的大学校友，而且他还是学电气自动化，来我们车间才一年多，还是靠自学的。

可想而知，他在学习频谱分析的时候，不知用了多少工夫。

想到这些，想到自己的不足、欠缺的太多，我对这次的学习机会非常之珍惜。

不求自己将来有多大的作为，但最起码在工作中能够独挡一面，不辜负领导对自己这次苦心的栽培。

我用了数倍的努力来学习频谱分析，每天下班的第一件事就是查资料，看书，再结合笔记分析。

经过对频谱分析的了解，要想真正地学透。

哪非易事，它涉及的知识很多。

首先：（1）了解频谱分析仪功能及工作原理，（2）振动的一系列知识，（3）各种轴承故障的所有特征表现，（4）各种齿轮缺陷的所有表现形式，（5）联轴器的所有故障表现形式以及各种轴、瓦、结构松动等等，再用所有的知识结合频谱以及故障特征频率计算数值列表来进行分析，判断、找出故障源，这就是我所学习的目标。

经过这段时间的学习以后，我觉得收获不少，学到了以下几点：（1）设备数的建立配置，（2）所有测点的建立配置，(3)巡检计划的建立与下达，（4）系统与仪器的联接及操作，（5）异常状态设备数据的导出、打包、发送给专人指教，（6）现场测量技巧，（7）仪器操作技巧，（8）设备特征频率计算方法，（9）设备故障频谱特征提取(典型)，（10）频谱分析技巧，特征信号的提取、故障信号的识别、强迫振动的方向特性、转频信号的识别，（11）诊断报告的书写。

对于我现在来说，最困难的就是诊断报告，由于给我们的时间有限，报告写不透彻。